Последние статьи на MQL5.com

В предыдущей статье мы сделали так, чтобы индикатор отображал финансовый результат. Однако не всем нравится использовать этот режим отображения. Причины могут различаться от трейдера к трейдеру, хотя в некоторых случаях они кажутся мне вполне разумными и оправданными. Адаптировать код, чтобы предоставить такую возможность, — отнюдь не одна из самых сложных задач. На самом деле это довольно просто. В этой статье мы рассмотрим, как это сделать.

В статье рассматривается разработка советника для инструмента GOLD, предназначенного для торговли в условиях проп-фирм: с фильтрами пробоев, мультитаймфреймовым анализом, надежным риск-менеджментом и строгой защитой от просадки. Советник помогает трейдерам проходить челленджи проп-фирм, избегая нарушений правил и стабилизируя исполнение сделок в условиях волатильного рынка.

В этой статье мы наглядно и понятно покажем и объясним, как удаляется узел из дерева. Этот процесс обычно скорее сбивает новичков с толку, чем помогает им понять, как он выполняется и почему его нужно выполнять именно так.

В этой статье мы вернёмся к реализации дерева. Теперь, когда мы знакомы с основными принципами работы конструкторов и деструкторов, мы наконец сможем исправить код, представленный в прошлой статье. Приготовьтесь к настоящему приключению в программировании на MQL5.

Статья завершает адаптацию D2Skill к алгоритмической торговле и собирает полный учебный контур. Разобраны обучение Forecast, базового Актёра и Критиков, формирование Task и Step Skills и калибровка Utility на парных траекториях. Для каждого шага приведены настройки, кодовые точки интеграции и контрольные метрики. Итоговое OOS‑сравнение одной политики с памятью и без неё показывает влияние двухуровневой памяти на результат и риск.

В этой статье мы внесем необходимые изменения, чтобы индикатор позиции отображал финансовый результат. Таким образом, трейдер сможет получить представление о финансовом результате по открытой позиции. Кроме того, я расскажу вам о том, чего многие не знают, даже те, кто давно использует MQL5: как использовать статические переменные для совместного использования памяти и избежать объявления глобальной переменной в основном коде.

В этой статье представлен сквозной пайплайн: сбор данных MetaTrader 5, создание признаков на основе энтропии, волатильности и тренда, обучение классификатора PyTorch и предоставление прогнозов через API Flask. Советник MQL5 на каждом тике отправляет скользящее окно цен, получает вероятность и режим волатильности, а затем адаптивно рассчитывает размер позиции и расстояние до стоп-лосса. В результате получается ясная схема интеграции инференса машинного обучения с MetaTrader 5.

В этой статье мы переходим к пользовательской реализации класса Мастера MQL5 для управления капиталом. Пользовательский класс CMoneySuffixAE создается путем объединения алгоритма суффиксного автомата и нейронной сети автокодировщика. Как и ранее, это решение можно тестировать с советниками, собранными Мастером MQL5 и настраиваемыми с различными сигналами входа и вариантами трейлинг-стопа.

В этой статье мы рассмотрим, как лучше контролировать код при работе с объектно-ориентированным программированием. Хотя мы только начинаем изучать объектно-ориентированное программирование, то, что мы здесь рассмотрим, поможет вам понять различные аспекты. Это также поможет развеять сомнения, которые могут возникнуть позже.

В этой статье я постараюсь как можно проще объяснить, как можно использовать обмен сообщениями между приложениям. Цель в том, чтобы вы могли создать что-то работоспособное максимально простым и эффективным способом, когда это возможно. Не знаю, удастся ли мне донести идею, лежащую в основе этой концепции, поскольку тому, кто сталкивается с ней впервые, её не так-то просто понять. Кроме того, я воспользуюсь случаем, чтобы показать вам, как изменить систему репликации/моделирования, чтобы вы могли отлаживать советник или любой другой код, который разрабатываете. И всё это — столь же просто и прямо.

В статье представлена реализация на MQL5 на основе графических объектов, которая определяет гэпы выходного дня по разрывам времени и отображает их непосредственно на графике. Она управляет графическими объектами, отслеживает переходы состояний – новый (FRESH), частично заполнен (PARTIAL), реакция (REACTION), заполнен (FILLED) – и сохраняет завершенные гэпы как исторические зоны. В результате создается воспроизводимая система для отслеживания возврата цены к структурам гэпов выходного дня и их заполнения.

В этой статье представлен очередной пользовательский класс сигнала MQL5 – CSignalBTreeBayesian. Здесь алгоритм сбалансированного дерева объединяется с нейронной сетью, построенной на байесовских принципах, для создания еще одного пользовательского сигнала. Благодаря Мастеру MQL5 его можно тестировать отдельно или вместе с другими сигналами.

В этой статье показано, как представить рыночную структуру в MQL5 в виде графа, представив максимумы и минимумы свингов как узлы графа с набором признаков. В статье обучается графовая нейронная сеть для оценки потенциальных зон ликвидности, после чего модель экспортируется в ONNX, а инференс в реальном времени выполняется в советнике. Рассматривается построение пайплайна данных, интеграция модели, визуализация зон на графике и использование сигналов для исполнения сделок по заданным правилам.

Эта статья призвана быть как можно более дидактичной, поскольку тема, которую мы будем рассматривать, сама по себе нередко вызывает немалую путаницу. Поэтому, уважаемый читатель, постарайтесь применить на практике то, что здесь объясняется. Если у вас возникнут какие-либо вопросы, обязательно оставляйте комментарии, ведь понять деструкторы — задача не из самых простых.

В этой статье представлен ap.mqh, порт ALGLIB для MQL5, и продемонстрировано его использование в многоактивных сценариях работы, требующих надежной линейной алгебры. Рассматривается почему встроенных индикаторов недостаточно, а затем реализуются полиномиальная регрессия, индикатор скользящей корреляционной матрицы и адаптивный оценщик коэффициента хеджа с использованием гребневой ​​регрессии с разложением Холецкого. Практический код показывает, как вычислять z-показатели спреда и согласованно исполнять парные сделки полностью в MetaTrader 5.

В этой статье Market Memory Zones превращается из сугубо визуальной концепции на графике, в полноценный советник MQL5. Советник автоматизирует зоны смещения, изменения структуры (CHoCH) и снятия ликвидности с помощью фильтров ATR и свечной структуры, применяет подтверждение на младшем таймфрейме и рассчитывает размер позиции с учетом риска, используя динамический стоп-лосс и тейк-профит на основе структуры. Рассматривается архитектура кода для обнаружения зон, входов в сделки, управления сделками и визуализации, а также краткий обзор тестирования на исторических данных.

Мы представляем полный рабочий процесс для адаптивной фильтрации в MQL5 с использованием решателя CNlEq, подобного алгоритму Левенберга — Марквардта. Советник подбирает параметры модели VAMAC — две экспоненциальные скользящие средние (EWMA) с масштабированием на основе ATR — путем передачи остатков и Якобиана через цикл механизма обратного обмена с решателем CNlEq, с возможностью использования численных или аналитических производных. Код, инструкции по настройке и тесты по паре GBPUSD на таймфрейме H1 показывают, как заменить статические пороги динамической переоценкой на закрытии каждого бара.

В статье представлена полная интеграция Python и MQL5 для многоагентной торговли: получение данных из MT5, расчет индикаторов, решения отдельных агентов и взвешенный консенсус, формирующий единое торговое решение. Сигналы сохраняются в JSON-файле, отдаются через Flask и используются советником MQL5 для исполнения сделок с расчетом объема позиции и уровней SL/TP на основе ATR. Маршруты Flask обеспечивают безопасное управление жизненным циклом и мониторинг состояния.

Продолжаем адаптацию фреймворка D2Skill и переходим к построению объекта верхнего уровня CD2Skill для двухуровневой коррекции торговой политики. Механизм интегрируется в архитектуру ORION и дополняет существующий Актёр банками Task Skills и Step Skills. Показаны принципы их инициализации, включения в прямой проход и обучения по псевдоостаткам. Особое внимание уделяется сохранению исходного вычислительного конвейера, причинного порядка и независимости Критика.

Создайте индикатор Supertrend без перерисовки на языке MQL5 для MetaTrader 5 с нуля. Используются хэндл iATR и CopyBuffer для получения волатильности, буферы привязываются через SetIndexBuffer, а графические построения (DRAWCOLORCANDLES и две полосы, отображаемые линиями) настраиваются через PlotIndexSetInteger. Логика обновляется только на закрытых барах и использует EMPTY_VALUE для скрытия неактивных полос, при этом используются входные параметры atrPeriod и atrMultiplier. Получается аккуратный индикатор, накладываемый поверх графика, готовый для использования в советниках, с документированными буферами для стратегий и сигналов.

Создайте практический индикатор Sigma Score для MetaTrader 5 с нуля и изучите, что он на самом деле измеряет – z-оценку логарифмических доходностей: на сколько стандартных отклонений последнее движение отличается от недавнего среднего. В статье рассматривается каждый блок кода в OnInit(), OnCalculate() и OnDeinit(), а также интерпретация пороговых значений, например ±2. Индикатор Sigma Score применяется как простой индикатор рыночного стресса для торговли на основе возврата к среднему и моментума.

В этой части рассматривается объединение рыночной обратной связи в реальном времени – результатов текущих сделок, изменений волатильности и сдвигов ликвидности – с адаптивным обучением модели. Это сделает торговую систему отзывчивой и способной к постоянному самосовершенствованию.

В данной статье представлена схема частотного анализа закодированных свечных паттернов в MQL5. Преобразуя свечи в буквенные символы, можно анализировать историческое движение цен как статистическую последовательность, а не как визуальный график. Используя пару GBPUSD и золото на нескольких таймфреймах, в этом исследовании мы изучаем частоту появления отдельных типов свечей, выявляем доминирующие рыночные структуры и показываем симметрию между бычьими и медвежьими движениями цен. Результаты закладывают количественную основу для обнаружения паттернов и подготавливают почву для анализа многосвечных последовательностей и их прогностического потенциала в алгоритмических торговых системах.

В статье реализован CMultiTimeframeMatrix, переиспользуемый дашборд, который сопоставляет символы с таймфреймами и отображает числовой показатель с цветовой кодировкой. Показатель объединяет тренд и импульс с вычетом волатильности, обновляется по таймеру и учитывает ограничения производительности. Вы узнаете, как создавать пользовательский интерфейс с помощью CAppDialog/CLabel, вычислять метрики с помощью CMatrixDouble и встраивать компонент в простой советник для получения целостной картины рынка в реальном времени.

Статья описывает переход от одного навыка к управляемому банку, где опыт хранится как векторные латентные коррекции и извлекается по контексту. Разбираем фильтры сходства, подтверждение Candidate, правила вытеснения с учётом Utility и защитные периоды. Реализация на MQL5 и OpenCL выполняет ключевые вычисления на GPU, что даёт воспроизводимый pipeline retrieval–update без смешения конфликтующих режимов рынка.

В этой статье разрабатывается программа на языке MQL5 с интеграцией ChatGPT и пользовательским интерфейсом. Она задействует модуль разбора JSON из части 1 для отправки промптов в API OpenAI и отображения ответов на графике MetaTrader 5. Реализуется панель управления с полем ввода, кнопкой отправки и областью отображения ответа. Для пользовательского взаимодействия программа обрабатывает обмен данными с API и перенос текста по строкам.

В этой статье показано, как создать многоразовый модуль оценки проп-фирм для советников MQL5 и экспортировать результаты на HTML-дашборд. Модуль отслеживает баланс и капитал во время тестирования стратегий на исторических данных, имитирует одиночные или скользящие серии испытаний, проверяет целевую прибыль, дневную и общую просадку, а также минимальное количество торговых дней, после чего выводит как итоговый отчет, так и отчет в HTML-формате, который можно открыть в браузере.

Научитесь проектировать индикатор в MQL5, который преобразует тренд, импульс и волатильность в единый сырой показатель, используя matrix.mqh (ALGLIB). В статье рассматривается осциллятор с отдельным окном для проверки основной математики, а затем индикатор для основного графика, который отображает стрелки сигналов на покупку и продажу без перерисовки, когда показатель пересекает заданные пользователем пороговые значения. Дополнительный фильтр на основе долгосрочной EMA, минимальный интервал в барах между сигналами и встроенные оповещения делают инструмент практичным для торговли в реальном времени.

Начинаем адаптацию фреймворка D2Skill к нейронной торговой политике: навыки формируются из повторяющихся псевдоостатков и применяются как аддитивные коррекции в латентном пространстве. Реализуется элемент CD2SkillItem на MQL5/OpenCL с GPU‑конвейером обновления в двух представлениях (полный остаток и направление + масштаб). Контролируемый эксперимент оценивает косинусное сходство, ошибку реконструкции и вклад коррекции в функцию потерь. Читатель получает готовый блок и методику проверки для последующего банка навыков.

В этой статье разрабатывается модуль разбора JSON на языке MQL5 для обмена данными при интеграции с API ИИ. Основное внимание уделяется классу JsonValue для обработки JSON-структур. Реализуются методы сериализации и десериализации JSON-данных с поддержкой различных типов данных, таких как строки, числа и объекты. Это необходимо для взаимодействия с ИИ-сервисами, такими как ChatGPT, и служит основой для будущих торговых систем на базе ИИ, обеспечивая точную обработку данных.

Сегодня мы рассмотрим еще одну составляющую ALGLIB и задействуем её математический потенциал, чтобы создать индикатор на основе полиномиальной регрессии (Polynomial Regression Channel). К концу этой статьи вы получите практические знания о разработке индикаторов с использованием стандартной библиотеки MQL5, а также полностью функциональный, математически обоснованный исходный код индикатора.

В следующем исследовании идей, тестируемых с помощью Мастера MQL5, рассмотрим, могут ли списки с пропусками и сеть Хопфилда сформировать стратегию трейлинга, направленную на защиту прибыли. Как уже отмечалось, управлению трейлинг-стопом в торговых системах часто уделяется меньше внимания, чем сигналам входа или управлению капиталом. Трейлинг-стопы могут сыграть решающую роль, например на трендовых рынках, поэтому данный подход тестируется на GBPJPY.

Во время боковых движений цены трейдеры сталкиваются с избыточными сигналами от множественных пересечений скользящих средних. Сегодня мы обсудим, как ALGLIB предварительно обрабатывает исходные данные о ценах для формирования отфильтрованных сигнальных серий пересечений, которые также могут генерировать оповещения при их возникновении. Давайте разберёмся, как можно использовать математическую библиотеку в программах на MQL5.

В этой статье реализуется дерево Фенвика, или двоичное индексное дерево, для управления капиталом с учетом объема в советнике, собранном Мастером MQL5. Накопленный объем структурируется со сложностью O(log n), после чего применяются четыре режима масштабирования: линейный, консервативный, агрессивный и возврат к среднему. При необходимости эти режимы дополнительно фильтруются легковесной одномерной CNN. Практические тесты сравнивают алгоритм без фильтра и подход с фильтрацией CNN, демонстрируя адаптивное определение размера лота и контроль риска при различной топологии объема.

Материал показывает, как в MQL5 корректировать результаты регрессий при гетероскедастичности и автокорреляции. Реализована HAC-оценка Ньюи—Уэста для получения робастных стандартных ошибок и корректных t-статистик, что продемонстрировано на задаче оценки влияния новостей на волатильность EURUSD. Для моделей с коррелированными остатками применен CLS для ARMA с регуляризацией Левенберга—Марквардта, проверенный на спреде GOOGL/AAPL.

В этой статье мы рассмотрим классы модуля File Operations стандартной библиотеки MQL5 для создания надежного модуля отчетности, который автоматически генерирует CSV-файлы, готовые для использования в Excel. В процессе работы мы четко разграничим сделки, выполненные вручную, и ордера, выполненные алгоритмом, закладывая основу для надежной и поддающейся аудиту отчетности по сделкам.

В этой статье представлен пользовательский класс сигнала на языке MQL5 CSignalBitwisePerceptron для сверхлегкой логики входа. Он упаковывает 64 бара в одно значение uint64 с помощью побитовой векторизации и оценивает их перцептроном, который суммирует соответствующие веса лишь для битов, равных 1. Двухуровневая схема – алгоритмическая битовая карта и нейронный порог – сводит к минимуму перебор массивов и сложные вычисления. Читатели получают практический шаблон для сокращения задержек и повышения точности подтверждения входа.

В статье отдельные компоненты VLADriver-RAG объединяются в единую торговую систему с долговременной памятью завершённых сценариев. Показана последовательность подготовки рыночного представления, обучения Актёра и Критика, формирования базовой памяти и последующей адаптации модели с использованием найденного опыта. Практическая часть позволяет проследить весь цикл до проверки полученной системы на EURUSD H1 вне обучающей выборки.

Следующая тема в серии идей, которые можно быстро прототипировать с помощью Мастера MQL5, – пользовательский класс трейлинга, использующий фильтр Блума. Системы трейлинг-стопов – необязательная, но полезная часть любой торговой системы. В этой серии они рассматриваются наряду с традиционными сигналами входа.

В этой статье мы рассмотрим, как создать инструмент визуализации информации о позициях, используя класс CCanvas из стандартной библиотеки MQL5. Этот проект укрепит ваши навыки работы с библиотечными модулями и дает трейдерам практический инструмент для визуализации открытых позиций и взаимодействия с ними непосредственно на графике в реальном времени. Присоединяйтесь к обсуждению и узнайте больше.

Мы превращаем торгового помощника на языке MQL5 с ИИ в систему с диспетчеризацией, которая осуществляет маршрутизацию семи торговых действий через единый центральный диспетчер. Построчный протокол "ключ:значение" ограничивает формат ответа ИИ, а каждому действию сопоставляются рыночные или отложенные ордера и стоп-уровни, адаптированные к конкретному инструменту. Интерфейс на основе канваса (canvas) с редактором промптов и попиксельной подгонкой текста делает сигналы единообразными, проверяемыми и готовыми к отображению на графике.

В этой статье представлен пользовательский класс управления капиталом на языке MQL5, который адаптирует размер позиции к волатильности в реальном времени. Для поиска экстремумов в скользящем окне со сложностью O(N) используется монотонная очередь. Класс применяет обратное масштабирование по волатильности и при необходимости проверяет риск с помощью RBF-сети. Рассмотрим детали реализации метода Optimize и сравним результаты со встроенным классом Size-Optimized, чтобы оценить задержку и преимущества контроля риска.